CS231n-深度學習與計算機視覺-筆記-Lecture7.3 遷移學習

遷移學習transfer learning 我們看到使用正則化，加入不同正則策略可以幫助減小，訓練誤差和測試誤差的間隙，過擬合的一個問題，有時候過擬合是由於數據不夠，你希望得到一個大的、功能大的模型，一個大的功能強大網絡在你使用，小數據集合時很容易過擬合，正則化是一種處理它的方法。另一種方法是使用遷移學習。使用遷移學習，你不需要超大的樣本集，也能訓練卷積神經網絡。 它的思想很簡單，首先找到一些卷積

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